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Dissertação

Developing a Job Scheduler and Visualization Platform to Research and Develop SON Algorithms towards Mobile Networks Performance Enhancement EVALUATED

Detalhes: Atualmente, redes móveis representam uma das mais inovadoras áreas de investigação e trabalho. O crescimento em número de subscritores e os avanços introduzidos por tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Internet of Things aumentaram significativamente a complexidade e o potencial de redes de comunicação. O aumento da variedade de dispositivos e tráfego de dados móveis levou a uma maior sobrecarga sobre as infraestruturas dos operadores. Vários estudos destacaram sistemas de IA, maioritariamente algoritmos de Machine Learning, como um dos métodos mais promissores para a melhoria de desempenho e eficiência das redes Nesta perspetiva, esta tese tem como objetivo criar uma plataforma de visualização que integra um total de vinte algoritmos de otimização de redes já criados. Desta forma, será possível executar os algoritmos em ambiente controlado e estável, estando também acessíveis a partir de outras plataformas externas. Duas aplicações de visualização foram utilizadas em conjunto com um Job Scheduler para gerir e executar tarefas. O Job Scheduler utiliza técnicas como o multiprocessamento, para executar simulações de forma eficaz, fornece uma API para que plataformas externas consigam comunicar com a mesma, e gere os vários pedidos de simulação através de uma queueing framework. A avaliação da ferramenta foi feita através do seu tempo de execução, escalabilidade, latência, e utilização de recursos. Foi ainda efetuado um estudo relativamente aos brokers e bases de dados. Para concluir, foi feita uma validação dos requisitos propostos com base nas métricas de qualidade de software ISO/IEC 25010.
Keywords: Redes Móveis, Algoritmos de Optimização, Job Scheduler, Docker, Celery

Discussão: julho 11, 2022, 15:0